MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406063048 · doi:10.1016/j.jclepro.2025.144681

Technical analysis of high-efficiency and flexible direct reduced iron plants integrated with high-temperature electrolysis

2025· article· en· W4406063048 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Cleaner Production · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIron and Steelmaking Processes
Établissements canadiensHatch (Canada)
Organismes subventionnairesHydrogen and Fuel Cell Technologies OfficeFuel Cell Technologies ProgramOffice of Energy Efficiency and Renewable EnergyU.S. Department of Energy
Mots-clésElectrolysisProcess engineeringEnvironmental scienceEngineeringChemistryElectrodeElectrolyte

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The iron and steel sector is one of the most hard-to-abate sectors from an emission point of view, emitting 3.74 Gt CO2 annually and contributing to 10% of global energy-related greenhouse gas emissions. Hydrogen-based direct reduced iron is one of the options to achieve deep decarbonization of the sector. This study proposes an innovative hydrogen-DRI process integrating a high-temperature solid oxide electrolyzer cell. The main idea is to produce the reducing stream by means of the electrolyzer, while using natural gas only in the bottom part of the furnace to increase the carbon content and cool down the direct reduced iron. Three cases featuring different integration degrees between iron and hydrogen production units are assessed. The high integration level reduces the direct carbon dioxide emission by 96% compared to the reference natural gas fed process. Finally, an off-design analysis is performed to assess the mass and energy balances of the system operating at different loads in response to variable availability of renewable electricity. The results show that the plant can be efficiently used in several off-design configurations, maintaining good product quality while managing the electric consumption and hydrogen production rates.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,313
Score d'incertitude au seuil0,371

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,208 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle